参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。...此锁定通常保持到语句执行结束（并非有某些博客中说的保持到事务结束），以确保为给定的INSERT语句序列以可预测和可重复的顺序分配自动递增值，并确保自动递增由任何给定语句分配的值是连续的。...当该值为1时（默认值），对于“Simple inserts”（要插入的行数事先已知）通过在mutex（轻量锁）的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁， 它只在分配过程的持续时间内保持...当该值为2时，所有的插入语句都不会使用表级AUTO-INC lock，并且可以同时执行多个语句。...； 当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时，从表中删除含有重复关键字值的（所有）冲突行 ； 再次尝试把新行插入到表中 。
INSERT（插入） ：就使用启发式方法确定文件大小而言，此操作与插入更新（UPSERT）非常相似，但此操作完全跳过了索引查找步骤。...因此，对于日志重复数据删除等用例（结合下面提到的过滤重复项的选项），它可以比插入更新快得多。插入也适用于这种用例，这种情况数据集可以允许重复项，但只需要Hudi的事务写/增量提取/存储管理功能。...如果目标数据集是Hudi数据集，则该实用程序可以确定目标数据集是否没有提交或延迟超过24小时（这是可配置的），它将自动使用Backfill配置，因为增量应用最近24小时的更改会比Backfill花费更多的时间...因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。如果您不希望重复的记录，请使用upsert或在数据源或deltastreamer中指定删除重复数据的配置项。 15....如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。
但如果使用 InnoDB 默认的 RR 隔离界别，read-view 只会在事务执行第一条查询语句时生成，后续所有查询语句使用同一个 read-view, 由此避免不可重复读。...这里的间隙可以是两个索引值之间的间隙，也可以是从无穷到单个索引值之间的间隙 使用唯一索引检索唯一行时不会使用间隙锁，但是如果检索条件仅包含多列唯一索引的一些列时，仍然会使用间隙锁锁定，例如一个简单的...“简单插入”（预先知道要插入的行数）通过在互斥量（轻型锁）的控制下获得所需数量的自动增量值来避免表级AUTO-INC锁定 仅在分配过程的整个过程中才保留，直到语句完成为止。...混合模式插入”，如果用户为多行“简单插入”中的某些行 (但不是所有行) 的AUTO_INCREMENT列提供显式值，InnoDB分配的自动增量值会多于要插入的行数。...但是，自动分配的所有值都是由最近执行的上一条语句生成的自动增量值连续生成的，因此“多余的”号码就会丢失。
在此阶段，将使用共享的元数据锁来保护当前表定义。 阶段2：执行 在此阶段，准备并执行该语句。元数据锁是否升级到排它锁取决于初始化阶段评估的因素。如果需要排他元数据锁，则仅在语句准备期间进行短暂锁定。...执行 降级 EXCLUSIVE-MDL 锁，允许读写； 扫描 old_table 的聚集索引每一条记录 rec； 遍历新表的聚集索引和二级索引，逐一处理； 根据 rec 构造对应的索引项； 将构造索引项插入...sort_buffer 块； 将 sort_buffer 块插入新的索引 #顺序插入不做 insert buffer 写； 处理 DDL 执行过程中产生的增量( 仅 rebuild 类型需要)。...在执行一个允许并发 DML 在线 ALTER TABLE 时，结束之前这个线程会应用 row_log 记录的增量修改，而这些修改是其它 thread 里产生的，所以有可能会遇到重复键值错误 ( ERROR...一般来说，建议把多个 alter 语句合并在一起进行，避免多次 table rebuild 带来的消耗。
在具有旧表版本的表上运行版本 0.14.0 的 Hudi 作业时，会触发自动升级过程以将表升级到版本 6。...Inserts简化重复处理 如果操作类型配置为 Spark SQL INSERT INTO 流的插入，用户现在可以选择使用配置设置 hoodie.datasource.insert.dup.policy...此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...用于增量读取的表值函数 hudi_table_changes Hudi 已经提供了使用增量查询类型获取自给定提交时间戳以来更改的记录流的功能。...写入端改进 Bulk_Insert 和行写入器增强 0.14.0 版本支持在执行 INSERT OVERWRITE TABLE 和 INSERT OVERWRITE PARTITION 等 SQL 操作时使用批量插入操作
Indexes 每个现有索引都会减慢插入操作的速度。检查是否可以在大量插入和数据加载期间减少索引的数量。SAP BW提供了在数据加载期间自动删除和重新创建索引的可能性。主索引通常不能被删除。...Bulk load 如果加载了大量记录，就不应该对每条记录执行插入。相反，您应该尽可能利用批量加载选项(即使用单个插入操作插入多个记录)。...Parallelism 如果加载了大量记录，则应该考虑客户端上的并行性，以便使用到SAP HANA的多个连接来加载数据。...Delta merge 大的增量存储会降低负载性能，所以要确保定期执行增量合并。 避免重复合并小的增量存储或使用大量未提交的数据，以避免不必要的开销。...Table vs. record lock 如果只可能进行一次非并行插入，并且不需要对底层表进行并发更改，那么使用全局表锁而不是大量的单独记录锁可能会很有用。
，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。...使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。...： 6.5.ReplacingMergeTree 在MergeTree的基础上，增加了“处理重复数据”的功能，和MergeTree的不同之处在于他会删除具有相同主键的重复项，数据的去重只会在合并的过程中出现...6.7.Distributed(重点) 分布式引擎，本身不存储数据，但可以在多个服务器上进行分布式查询，读是自动并行的，读取时，远程服务器的索引（如果有的话）会被使用。...系统成果 每分钟乙级的数据量，整个数据链路数据延迟在毫秒，数据查询响应在秒级别，动态设置schema生成宽表，做到整个系统的复用性，避免重复开发，查询性能比Hive快几百倍，满足了实时性的要求
4.2 读时合并（MergeOnRead）表 MOR表写数据时，记录首先会被快速的写进日志文件，稍后会使用时间轴上的压缩操作将其与基础文件合并。...对于insert,Hudi支持两种模式： 1）插入到日志文件：有可索引日志文件的表会执行此操作（HBase索引）； 2）插入parquet文件：没有索引文件的表（例如布隆索引） 与写时复制（COW）一样...因此对于诸如日志重复数据删除（结合下面提到的过滤重复项选项）的用例而言，它比upsert的速度快得多。这也适用于数据集可以容忍重复项，但只需要Hudi具有事务性写/增量拉取/存储管理功能的用例。...5.3 清理 清理是一项基本的即时操作，其执行的目的时删除旧的文件片，并限制表占用的存储空间。清理会在每次写操作之后自动执行，并利用时间轴服务器上缓存的时间轴元数据来避免扫描整个表来评估清理时机。...在读时合并（MOR）表的情况下，它通过即时合并最新文件片的基本文件和增量文件来提供近实时表（几分钟）。
record lock是专门对索引项加锁；gap lock 是对索引项之间的间隙加锁；next-key lock 则是前面两种的组合，对索引项以其之间的间隙加锁。...只在可重复读或以上隔离级别下的特定操作才会取得 gap lock 或 next-key lock，在Select、Update 和 Delete 时，除了基于唯一索引的查询之外，其它索引查询时都会获取gap...SQL 时，会在插入间隙上再次获取插入意向锁。...我们还是以上面的这个订单记录表来重现下聚簇索引和辅助索引更新时，循环等待锁资源导致的死锁问题： 出现死锁的步骤： 综上可知，在更新操作时，我们应该尽量使用主键来更新表字段，这样可以有效避免一些不必要的死锁发生...在允许幻读和不可重复读的情况下，尽量使用 RC 事务隔离级别，可以避免 gap lock 导致的死锁问题； 3. 更新表时，尽量使用主键更新； 4.
背景 PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release，13版本的PG带来很多优秀特性：比如索引的并行vacuum，增量排序，btree索引deduplication，异构分区表逻辑订阅等...PostgreSQL13引入deduplication技术，通过deduplicate_items 参数开启（默认开启），B-Tree索引可以为重复项使用一种特殊的、节省空间的表示形式。...这样无需经过索引的单条插入以及重复数据的合并过程。这种一次性批处理操作很适合索引的创建和重建，能大大加快索引的创建速度。...对于唯一索引，deduplication有特殊的处理，它通常可以直接跳到拆分叶页，从而避免在无用的deduplication过程中导致的性能损失。...而在真实的生产环境中索引的一条元组的更改往往伴随着key值的更改，这样便不适用于HOT更新，索引页就需要插入新的数据，这是如果使用deduplication技术就可以将这些索引项合并，减小索引的大小。
一、概述 项目中有一个父子组件，子组件是dialog弹窗，第一次点击保存后，页面自动刷新。 父组件操作的表单数据都丢失了，但是再刷新一次，重新操作就不会刷新了，非常奇怪。...原因：由于当表单只有一个文本框时，按下回车将会触发表单的提交事件， 从而导致页面刷新。
2.2 面向ETL（按更新日期分区） 当我们开始使用 Hudi 时，在阅读了许多博客和文档之后，在 created_date 上对面向 ETL 的表进行分区似乎是合乎逻辑的。...此外 Hudi 提供增量消费功能，允许我们在 created_date 上对表进行分区，并仅获取在 D-1 或 D-n 上插入（插入或更新）的那些记录。 1....• 冷启动：当我们将现有的上游表迁移到 Hudi 时，D-1 Hudi 增量查询将获取完整的表，而不仅仅是 D-1 更新。...因此，如果我们的表在 updated_date 进行分区，Hudi 无法跨分区自动删除重复记录。Hudi 的全局索引策略要求我们保留一个内部或外部索引来维护跨分区的数据去重。...它将在单个操作（和单个提交）中执行插入和删除。 4. Apache Hudi 的优势 1. 时间和成本——Hudi 在重复数据删除时不会覆盖整个表。它只是重写接收更新的部分文件。
在权衡延迟和数据完整性时，这是两个关键概念。 当有延迟到达的数据(原定为9:00到达的数据在10:20到达，晚了1个多小时)时，我们可以看到upsert将新数据更新插入到更旧的时间桶/文件夹中。...在时间轴的帮助下，尝试获取从10:00小时以来成功提交的所有新数据的增量查询，能够非常有效地只使用更改的文件，而不必扫描所有时间桶> 07:00的数据。...upsert：是默认的写操作，通过查找索引，输入记录首先被标记为插入或者更新，并最终在运行启发式操作后写入记录，以确定如何最好地将他们打包到存储上，以优化诸如文件大小之类的事情。...insert：这个操作在启发式/文件大小方面与upsert非常相似，但完全跳过了索引查找步骤。 因此，对于日志重复删除之类的用例，它可能比upserts快得多(结合下面提到的过滤重复项的选项)。...这也适用于数据集可以容忍重复，但只需要Hudi的事务性写/增量拉取/存储管理功能的用例。
Vector 与 ArrayList 一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写 Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，...、Vector 概述 Vector 与 ArrayList 一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写 Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费...Vector 扩容的时候，其实就是数组的复制，其实还是比较耗时间的，所以，我们使用的时候应该尽量避免比较消耗时间的扩容操作。...0 处的项） E get(int index) 返回向量中指定位置的元素 int indexOf(Object elem) 搜索给定参数的第一个匹配项，使用 equals 方法测试相等性 int indexOf...lastIndexOf(Object elem) 返回指定的对象在此向量中最后一个匹配项的索引 int lastIndexOf(Object elem, int index) 向后搜索指定的对象，从指定的索引处开始搜索
本篇文章介绍了在导入大量数据时的一些可供选择的优化手段。可以结合自己的情况进行选择。 一、关闭自动提交 关闭自动提交，并且只在每次 (数据拷贝) 结束的时候做一次提交。...而且在一个事务里完成所有插入的动作的最大的好处就是，如果有一条记录插入失败， 那么，到该点为止的所有已插入记录都将被回滚，这样就不会面对只有部分数据，数据不完整的问题。...六、关闭归档模式并降低 wal 日志级别 当使用 WAL 归档或流复制向一个安装中录入大量数据时，在导入数据结束时，执行一次新的 basebackup 比执行一次增量 WAL 更快。...因为 COPY 是单条命令，因此填充表的时候就没有必要关闭自动提交了。 如果不能使用 COPY，可以使用 PREPARE 来创建一个预备 INSERT，然后使用 EXECUTE 多次效率更高。...这样就避免了重复分析和规划 INSERT 的开销。 九、禁用触发器 导入数据之前先 DISABLE 掉相关表上的触发器，导入完成后重新让他 ENABLE。
基本概述 Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使HDFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...它是通过在join键上执行范围分区和子分区来自动处理的，以避免Spark中对远程shuffle块的2GB限制。...Hudi组每个分区插入，分配一个新的fileId，并附加到相应的日志文件，直到日志文件达到HDFS块大小。一旦达到块大小，Hudi将创建另一个fileId，并对该分区中的所有插入重复此过程。...这最终会在下一次的摄取迭代中自动修正，因为对分区的插入被打包为对现有小文件的更新。最终，文件大小将增长到压缩后的底层块大小。...随着Hudi继续推动延迟的边界，以更快地在HDFS中吸收，在我们向外扩展时，不可避免地会有一些识别瓶颈的迭代。
最优化选择：在每次选择最小（或最大）元素时，可以通过记录最小（或最大）元素的索引，避免每次找到最小（或最大）元素后再进行交换操作。...希尔排序通过将待排序的数组按照一定间隔分组，对每个分组进行插入排序，然后逐步缩小间隔，重复进行分组和插入排序操作，直到间隔为1时完成最后一次排序，此时数组已经基本有序。...核心思想是通过提前将较大的元素移动到数组的一端，从而减少插入排序的次数和比较次数。 希尔排序使用增量序列来控制分组和插入排序的步长。通常，增量序列选择为n/2、n/4、n/8…直到增量为1。...最后一次增量为1时，相当于对整个数组进行一次插入排序，此时数组已经基本有序，最后再进行一次插入排序即可完成排序过程。...", target); return 0; } 算法优化方面，二分搜索本身已经是一种高效的算法，但有时可以进行一些优化来提高性能，例如： 使用位运算代替除法运算：在计算中间索引时，可以使用位运算
1 Mongo shell中使用大整数字面量，但默认整数字面量类型却是双精度浮点数，导致丢失精度 问题描述： 通过mongo shell插入或更新一个大整数（长度约大于等于16位数字）时，例如： ?...（不过，这里要注意，由于并发操作，我们可能会同时对相同数据执行upsert操作，此时可能会造成写入数据重复。为了避免这种情况，应该对upsert操作的query字段建立唯一索引进行约束）。...upsert操作在写入前都会先根据查询条件检索一次，判断后再进行操作，同时为了避免并发写入导致重复数据，还需要对query的字段建立唯一索引进行约束，写入时维护索引的开销，进一步降低了写入性能。...检查我们设计的索引是否有重复索引、无用索引，是否缺失索引。比如复合索引已经能覆盖某些单字段索引。业务查询调整等原因，有些索引已经不再使用。通过慢查询日志，发现有些查询没有索引，严重影响系统性能。...及时删除重复的、不再使用的索引，为严重影响性能的查询补上合适的索引。
InnoDB锁机制实现原理 InnoDB存储引擎其实是通过给索引上的索引项添加锁，也正是由于给索引项加锁，所以只有通过索引条件查询数据，InnoDB引擎才会选择使用行级锁，否则会使用表锁。...使用临键锁默认情况下是同时对索引记录和索引间隙进行锁定，也就是双重锁定，但是如果索引为唯一索引或者主键索引，则会使用记录锁只对索引本身加锁，不会添加间隙锁，所以说字段有唯一值可以添加唯一索引提高性能。...插入意向锁 插入意向锁是作用于索引上，专门用于插入操作的锁。这个锁是可以多个事务共同操作的，多个事务同时操作同一个索引，在插入记录时如果插入位置不冲突则不会互相影响插入操作。...发生死锁一般情况下InnoDB引擎可以自动检测并且使一个事务回滚解决死锁问题，但是涉及表锁或者外部锁时不能保证检测到死锁的存在，所以我们需要了解避免死锁的方案。...死锁避免：避免是指进程在每次申请资源时判断这些操作是否安全，例如，使用银行家算法。死锁避免算法的执行会增加系统的开销。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。...22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...2.如果列数据项的大小差异相当大，则使用varchar。...8.避免隐式类型转换，例如字符型一定要用’’，数字型一定不要使用’’。 9.所有的SQL关键词用大写，养成良好的习惯，避免SQL语句重复编译造成系统资源的浪费。
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